Was sind LLMs für Denkaufgaben?
LLMs für Denkaufgaben sind spezialisierte große Sprachmodelle, die darauf ausgelegt sind, sich in logischem Denken, mathematischer Problemlösung und komplexer mehrstufiger Argumentation hervorzutun. Diese Modelle verwenden fortschrittliche Trainingsmethoden wie Reinforcement Learning und Chain-of-Thought-Verarbeitung, um komplexe Probleme in überschaubare Schritte zu zerlegen. Sie können mathematische Beweise, Programmierherausforderungen, wissenschaftliche Argumentation und abstraktes Problemlösen mit beispielloser Genauigkeit bewältigen. Diese Technologie ermöglicht es Entwicklern und Forschern, Anwendungen zu erstellen, die tiefgreifendes analytisches Denken erfordern, von automatisierten Theorembeweisen bis hin zu komplexer Datenanalyse und wissenschaftlicher Entdeckung.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 ist ein Reasoning-Modell, das durch Reinforcement Learning (RL) angetrieben wird und die Probleme von Wiederholung und Lesbarkeit angeht. Vor dem RL integrierte DeepSeek-R1 Cold-Start-Daten, um seine Reasoning-Leistung weiter zu optimieren. Es erreicht eine Leistung, die mit OpenAI-o1 in Mathematik-, Code- und Reasoning-Aufgaben vergleichbar ist, und hat durch sorgfältig entwickelte Trainingsmethoden die Gesamteffektivität verbessert.
DeepSeek-R1: Erstklassige Reasoning-Leistung
DeepSeek-R1-0528 ist ein Reasoning-Modell, das durch Reinforcement Learning (RL) angetrieben wird und die Probleme von Wiederholung und Lesbarkeit angeht. Vor dem RL integrierte DeepSeek-R1 Cold-Start-Daten, um seine Reasoning-Leistung weiter zu optimieren. Es erreicht eine Leistung, die mit OpenAI-o1 in Mathematik-, Code- und Reasoning-Aufgaben vergleichbar ist, und hat durch sorgfältig entwickelte Trainingsmethoden die Gesamteffektivität verbessert. Mit 671 Milliarden Parametern unter Verwendung der MoE-Architektur und einer Kontextlänge von 164K stellt es den Höhepunkt der Entwicklung von Reasoning-Modellen dar.
Vorteile
- Leistung vergleichbar mit OpenAI-o1 bei Reasoning-Aufgaben.
- Fortschrittliche Reinforcement-Learning-Optimierung.
- Massive MoE-Architektur mit 671 Milliarden Parametern.
Nachteile
- Höhere Rechenanforderungen aufgrund der großen Größe.
- Premium-Preise von 2,18 $/M Ausgabetokens auf SiliconFlow.
Warum wir es lieben
- Es liefert modernste Reasoning-Leistung mit sorgfältig konzipiertem RL-Training, das mit den besten Closed-Source-Modellen mithalten kann.
Qwen/QwQ-32B
QwQ ist das Reasoning-Modell der Qwen-Serie. Im Vergleich zu konventionellen, instruktionsgesteuerten Modellen kann QwQ, das zum Denken und Schlussfolgern fähig ist, eine deutlich verbesserte Leistung bei nachgelagerten Aufgaben, insbesondere bei schwierigen Problemen, erzielen. QwQ-32B ist das mittelgroße Reasoning-Modell, das eine wettbewerbsfähige Leistung gegenüber hochmodernen Reasoning-Modellen wie DeepSeek-R1 und o1-mini erzielen kann.
Qwen/QwQ-32B: Effiziente Reasoning-Exzellenz
QwQ ist das Reasoning-Modell der Qwen-Serie. Im Vergleich zu konventionellen, instruktionsgesteuerten Modellen kann QwQ, das zum Denken und Schlussfolgern fähig ist, eine deutlich verbesserte Leistung bei nachgelagerten Aufgaben, insbesondere bei schwierigen Problemen, erzielen. QwQ-32B ist das mittelgroße Reasoning-Modell, das eine wettbewerbsfähige Leistung gegenüber hochmodernen Reasoning-Modellen wie DeepSeek-R1 und o1-mini erzielen kann. Das Modell integriert Technologien wie RoPE, SwiGLU, RMSNorm und Attention QKV Bias, mit 64 Layern und 40 Q Attention Heads (8 für KV in GQA-Architektur).
Vorteile
- Wettbewerbsfähige Leistung gegenüber größeren Reasoning-Modellen.
- Effiziente Größe von 32 Milliarden Parametern für schnellere Bereitstellung.
- Fortschrittliche Aufmerksamkeitsarchitektur mit GQA.
Nachteile
- Kleinere Kontextlänge (33K) im Vergleich zu größeren Modellen.
- Erreicht möglicherweise nicht die absolute Spitzenleistung von 671B-Modellen.
Warum wir es lieben
- Es bietet die perfekte Balance aus Reasoning-Fähigkeit und Effizienz und liefert wettbewerbsfähige Leistung in einem zugänglicheren Paket.
DeepSeek-V3
Die neue Version von DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) verwendet dasselbe Basismodell wie das vorherige DeepSeek-V3-1226, wobei Verbesserungen nur an den Post-Training-Methoden vorgenommen wurden. Das neue V3-Modell integriert Reinforcement-Learning-Techniken aus dem Trainingsprozess des DeepSeek-R1-Modells, wodurch seine Leistung bei Reasoning-Aufgaben erheblich verbessert wird.
DeepSeek-V3: Verbessertes Reasoning-Kraftpaket
Die neue Version von DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) verwendet dasselbe Basismodell wie das vorherige DeepSeek-V3-1226, wobei Verbesserungen nur an den Post-Training-Methoden vorgenommen wurden. Das neue V3-Modell integriert Reinforcement-Learning-Techniken aus dem Trainingsprozess des DeepSeek-R1-Modells, wodurch seine Leistung bei Reasoning-Aufgaben erheblich verbessert wird. Es hat auf Evaluationssätzen in Bezug auf Mathematik und Codierung Ergebnisse erzielt, die GPT-4.5 übertreffen. Darüber hinaus wurden bei dem Modell bemerkenswerte Verbesserungen bei der Werkzeugaufrufung, Rollenspielen und lockeren Konversationsfähigkeiten festgestellt.
Vorteile
- Integriert R1 Reinforcement-Learning-Techniken.
- Ergebnisse, die GPT-4.5 in Mathematik und Codierung übertreffen.
- Massive 671B MoE-Architektur mit 131K Kontext.
Nachteile
- Hohe Rechenanforderungen für die Bereitstellung.
- Premium-Preisstruktur für den Unternehmenseinsatz.
Warum wir es lieben
- Es vereint das Beste aus beiden Welten: außergewöhnliche Reasoning-Fähigkeiten, die von R1 geerbt wurden, mit starker Allzweckleistung.
Vergleich von Reasoning-KI-Modellen
In dieser Tabelle vergleichen wir die führenden Reasoning-KI-Modelle des Jahres 2026, jedes mit einzigartigen Stärken. Für Spitzenleistungen im Reasoning ist DeepSeek-R1 führend. Für effizientes Reasoning ohne Kompromisse bietet QwQ-32B die beste Balance. Für vielseitiges Reasoning in Kombination mit allgemeinen Fähigkeiten zeichnet sich DeepSeek-V3 aus. Diese Gegenüberstellung hilft Ihnen, das richtige Reasoning-Modell für Ihre spezifischen analytischen und Problemlösungsbedürfnisse auszuwählen.
| Nummer | Modell | Entwickler | Untertyp | Preise (SiliconFlow) | Kernstärke |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Reasoning | $2.18/M out, $0.5/M in | Erstklassige Reasoning-Leistung |
| 2 | Qwen/QwQ-32B | QwQ | Reasoning | $0.58/M out, $0.15/M in | Effiziente Reasoning-Exzellenz |
| 3 | DeepSeek-V3 | deepseek-ai | Allgemein + Reasoning | $1.13/M out, $0.27/M in | Vielseitiges Reasoning + allgemeine Aufgaben |
Häufig gestellte Fragen
Unsere Top-Drei-Auswahl für Reasoning-Aufgaben im Jahr 2026 sind DeepSeek-R1, Qwen/QwQ-32B und DeepSeek-V3. Jedes dieser Modelle zeichnete sich durch seine außergewöhnliche Leistung in logischem Denken, mathematischer Problemlösung und komplexen mehrstufigen Denkfähigkeiten aus.
Unsere Analyse zeigt, dass DeepSeek-R1 in der reinen Reasoning-Leistung mit Fähigkeiten, die mit OpenAI-o1 vergleichbar sind, führend ist. Für kostengünstiges Reasoning ohne Qualitätseinbußen bietet QwQ-32B eine wettbewerbsfähige Leistung in einem effizienteren Paket. Für Benutzer, die sowohl Reasoning- als auch allgemeine Fähigkeiten benötigen, bietet DeepSeek-V3 die beste Kombination aus analytischem Denken und vielseitiger KI-Unterstützung.